J'optimiserai vos itinéraires de livraison et votre chaîne d'approvisionnement en utilisant des algorithmes python

Google Maps optimise un itinéraire pour un seul véhicule. Je résous le problème de routage de véhicules (VRP) pour des flottes entières, en prenant en compte des contraintes comme la capacité du véhicule, les fenêtres de temps, les horaires des conducteurs et les coûts de carburant simultanément. Cela nécessite des algorithmes mathématiques avancés (Recherche opérationnelle).

Bien que les résultats varient, l'optimisation algorithmique réduit généralement la distance parcourue et les coûts de carburant de 10 à 20 % par rapport à une planification manuelle. Pour une entreprise de logistique, cet investissement se rembourse souvent dès le premier mois.

J'ai besoin d'un ensemble de données structuré (Excel/CSV) contenant les adresses de livraison, les types/capacités des véhicules, et toute contrainte spécifique (par exemple, « livraison uniquement entre 8h et 10h »).

Les modèles d'optimisation sont des structures mathématiques complexes. Modifier une contrainte principale (par exemple, « ajouter un second dépôt ») nécessite souvent de reconstruire le modèle mathématique, pas simplement une modification rapide. Nous devons donc convenir de toutes les contraintes avant que je commence le calcul.